Deepseekの新しい画像モデル：手頃な価格のAIの勝利？

Deepseekの勢いは、Janus-Proのリリースによる急増

中国のAIスタートアップDeepseekは、確かにその勢いを衰えさせていません。ほとんどのダウンロードされた無料アプリのApp StoreのトップスポットからChatGptを退位させるかつては、最新のイノベーションであるJanus-ProマルチモーダルテキストからイメージまでのAIモデルを月曜日に発表しました。フラッグシップモデルであるR1と同様に、Janus-ProはオープンソースMITライセンスの下で利用でき、自由にアクセスできるだけでなく、商業的に実行可能です。愛好家と開発者は、HuggingfaceとGithubからダウンロードできます。

また、DeepseekのR1およびV3コーディングスキルをテストに掲載しましたが、改善の余地はありますが、まだAI Apocalypseに直面していないことは明らかです。

R1の足音に続いて、DeepseekはJanus-Proの1つのバージョンで止まりませんでした。彼らは、1Bから7Bのパラメーターの範囲で、いくつかの反復を展開しました。 DeepSeekの内部テストによると、HeaftierモデルであるJanus-Pro-7Bは、GenevalおよびDPGベンチベンチマーク上の安定した拡散やDall-Eなどのよく知られた画像ジェネレーターを上回ります。同社は、「統一されたモデル」を「超えて」と主張する「オートレーフフレームワーク」のJanus-Proの使用を宣伝しています。

成功の構築：ヤヌスプロの能力

Janus-Proは、昨年リリースされた前任者Janusから発展します。この新しいモデルは、画像を作成するだけでなく分析します。ただし、小型パラメーターモデルにはキャッチがあります。これらは、384 x 384の解像度で画像を分析することに限定されています。これは、一部のユーザーにとって制限要因になる可能性があります。

それにもかかわらず、Janus-Proは、特に米国のカウンターパートのトレーニングコストと比較して、Deepseekのトレーニングコストが低いと伝えられていることを考慮して、その地位を印象的に保持しています。 12月の研究論文では、V3モデルはわずか560万ドルで開発されたと述べています。これは、GoogleとOpenaiの主要なモデルの予算と比較して見劣りする数字です。しかし、懐疑論者は、このコストの見積もりの​​完全性に疑問を呈し、R＆D、データ、人件費などの潜在的な除外を指摘しています。

業界の影響と将来の見通し

Nvidiaでさえ、CNBCに「Janus-Proは「優れたAIの進歩」を表しているとCNBCに伝えているスポークスマンが鳴り響きました。 DeepSeekの迅速なリリースサイクルを考えると、Janus-Proに関する最初のフィードバックは混合されていますが、ほとんど肯定的です。より多くのユーザーがそれを手に入れ、それを他の画像モデルと比較するにつれて、これらの印象が進化する可能性があります。

また：Deepseek AIの成功の背後にある秘密は、Appleの研究者によって明らかにされており、革新的なアプローチに光を当てています。

ZDNETは現在、Deepseekの方法は米国の競合他社の方法よりもエネルギー効率が高いという主張を調査しています。真実の場合、これはAI業界のゲームチェンジャーであり、投資がどのように向けられているかです。 Janus-Proの発売は、トランプ政権によって促進された複数のAIジャイアンツ間の5,000億ドルのコラボレーションであるStargateのような壮大なプロジェクトの必要性についても疑問を投げかけています。 Janus-Proのような競争力のあるAIモデルにより、Stargateの提案されたデータセンターのエネルギー集約的かつ大規模な規模の必要性が疑問視されています。